um agente pedagógico animado de apoio à aprendizagem
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Title—An Animated Pedagogical Agent to Support Problem-
Based Learning.
Abstract—The problem-based learning (PBL) is a learning
theory that emphasizes collaboration and teamwork to solve a
problem. However, a problem that occurs frequently in the
implementation of PBL is the presence of passive students who
are usually students who have difficulty working in teams or
who are unmotivated during the process of teaching and
learning. An aspect that can positively influence the
implementation process of the PBL is the recommendation of
context-sensitive Learning Objects (LOs). Thus, this paper
presents an approach based on an animated pedagogical agent
and three other agents for the detection of passive students and
for recommendation of LOs in accordance to student context in
order to improve the learning process of PBL.
Index Terms—Animated Pedagogical Agent, Learning
Object, Problem-Based Learning, Software Agent.
I. INTRODUÇÃO
EGUNDO [1], a Aprendizagem Baseada em Problema
(Problem-Based Learning - PBL) é um método no qual
os estudantes aprendem através da resolução de um
problema, que, em geral, não possui uma solução trivial e
uma única solução correta. A aprendizagem é centrada no
estudante e o conhecimento é adquirido de forma auto-
dirigida. Os estudantes trabalham em pequenos grupos
colaborativos para identificar o que eles necessitam aprender
para resolução do problema. O professor atua como
facilitador do processo de aprendizagem ao invés de apenas
transmitir conhecimentos.
Na literatura, existem muitas pesquisas que apresentam
novas alternativas de ensino. Esses estudos buscam, além de
um alcance maior para as pessoas que por algum motivo não
podem freqüentar um ensino presencial, tornar esses
ambientes mais eficazes. Porém, as ferramentas disponíveis
nesses sistemas, como salas de bate-papo, listas de
discussão, grupos de interesse, dentre outras, podem não
L. M. O. Fontes, Universidade Federal Rural do Semi-Árido -
UFERSA, Mossoró - RN, Brasil (e-mail: [email protected]).
F. M. Mendes Neto, Universidade Federal Rural do Semi-Árido -
UFERSA, Mossoró - RN, Brasil (e-mail: [email protected]). F. A. Diniz, Universidade Federal Rural do Semi-Árido - UFERSA,
Mossoró - RN, Brasil (e-mail: [email protected]).
D. G. Carlos, Universidade Federal Rural do Semi-Árido - UFERSA, Mossoró - RN, Brasil (e-mail: [email protected]).
L. Jácome Jr., Universidade Federal Rural do Semi-Árido - UFERSA,
Mossoró - RN, Brasil (e-mail: [email protected]). L. C. N. da Silva, Universidade Federal Rural do Semi-Árido -
UFERSA, Mossoró - RN, Brasil (e-mail: [email protected]).
DOI (Digital Object Identifier) pendiente
oferecer um suporte suficiente para aquisição de
conhecimento no processo de ensino-aprendizagem [2].
Com isso, a utilização de técnicas de Inteligência
Artificial (IA), no projeto e desenvolvimento de ambientes
de ensino-aprendizagem computadorizados, tem se
constituído em objeto de maior investigação por parte dos
pesquisadores da área de informática aplicada à educação,
devido às suas potencialidades [3].
O conceito de agentes pedagógicos tem se mantido como
um importante tema de pesquisa no âmbito educacional. Os
agentes pedagógicos oferecem instrução personalizada,
aumentam a motivação dos estudantes e agem
pedagogicamente, por conta própria ou com o auxílio do
professor. Por outro lado, Ambientes Virtuais de
Aprendizagem (AVAs) agregam valor ao processo
educativo, gerando novas possibilidades de educação. Sendo
assim, a combinação de agentes pedagógicos e AVAs
consiste em uma abordagem promissora para o aprendizado
eficaz auxiliado por computador [4].
A PBL destaca o trabalho em equipe como um dos
principais requisitos para o sucesso do processo de
aprendizagem, ou seja, a colaboração é essencial [5].
Contudo, um problema que ocorre com frequência nesse
processo de ensino-aprendizagem é a presença de estudantes
passivos, que são estudantes que, geralmente, possuem
dificuldades de trabalhar em equipe e de colaborarem para
solução do problema ou que se encontram desmotivados
com o problema, com o processo ou com o ambiente. No
ensino presencial, quando realizado com turmas de tamanho
adequado, o facilitador pode detectar com mais facilidade a
presença de estudantes com este perfil e tentar corrigir esta
situação para melhorar o processo de aprendizagem. No
entanto, no ensino a distância, o facilitador normalmente
não tem todas as informações necessárias para detecção de
estudantes passivos no ambiente, visto que os integrantes do
grupo estão, em muitos casos, geograficamente distribuídos.
Um aspecto que contribuiria significamente na aplicação
correta da PBL é a recomendação de objetos de
aprendizagem (OAs) sensível ao contexto do estudante, pois
minimizaria o tempo gasto, por parte dos estudantes, na
realização de pesquisas de materiais educacionais,
necessários para a resolução do problema proposto no ciclo
da PBL.
Desta forma, este artigo apresenta uma abordagem
baseada em um agente pedagógico animado e outros três
agentes de software para auxiliar na aplicação correta da
teoria de aprendizagem PBL. Este trabalho apresenta uma
abordagem para aperfeiçoar a aplicação da PBL em dois
aspectos: detecção de estudantes passivos e recomendação
Um Agente Pedagógico Animado de Apoio à
Aprendizagem Baseada em Problema
Laysa Mabel de Oliveira Fontes, Francisco Milton Mendes Neto, Fábio Abrantes Diniz,
Danilo Gomes Carlos, Luiz Jácome Júnior e Luiz Cláudio Nogueira da Silva
S
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ISSN 1932-8540 © IEEE
de OAs sensível ao contexto do estudante. Esses agentes
irão trabalhar colaborativamente com o objetivo de detectar
e corrigir situações indesejadas, melhorando o processo de
aprendizagem.
Na abordagem apresentada, o agente pedagógico animado
irá exercer o papel de tutor, auxiliando os estudantes na
aquisição de conhecimento, além do papel motivacional, que
é de suma importância ao se tratar de AVAs.
Este trabalho está organizado da seguinte forma: na Seção
II, são descritos os principais conceitos sobre a PBL; a
Seção III apresenta uma explanação sobre agentes
pedagógicos animados; a Seção IV apresenta trabalhos que
utilizam agentes pedagógicos em AVAs; a Seção V
apresenta trabalhos sobre sistemas de recomendação; a
Seção VI descreve a abordagem baseada em agentes
apresentada neste trabalho; por fim, na Seção VII, são
apresentadas as considerações finais e os trabalhos futuros.
II. APRENDIZAGEM BASEADA EM PROBLEMA
A aprendizagem baseada em problema é uma teoria de
aprendizagem na qual os estudantes aprendem através da
resolução de um problema [1]. Na PBL, o facilitador tem o
papel de guiar os estudantes neste processo, identificando
possíveis deficiências de conhecimento e habilidades
necessárias à solução do problema proposto. Assim, neste
método, ao invés de termos o professor simplesmente
repassando os conhecimentos e depois testando-os através
de avaliações, ele faz com que os estudantes apliquem o seu
conhecimento em situações novas. Os estudantes se
deparam com problemas muitas vezes mal estruturados e
tentam descobrir, através da investigação e pesquisa,
soluções úteis.
Para o sucesso da aplicação da PBL como estratégia
pedagógica, os seguintes estágios devem ser cumpridos [1]:
i) o facilitador propõe um problema mal estruturado para o
grupo de estudantes; ii) os estudantes tentam gerar fatos e
identificar hipóteses sobre o problema, através de um
brainstorming inicial. Os estudantes também identificam,
baseados no problema proposto, outros assuntos que
servirão de base para a realização de pesquisas e,
consequentemente, aquisição dos conhecimentos necessários
para a resolução do problema; iii) os estudantes formulam e
analisam o problema, objetivando gerar idéias para sua
solução; iv) os estudantes, auxiliados pelo facilitador,
identificam deficiências de conhecimento para solução do
problema; v) os estudantes procuram por novos
conhecimentos relacionados ao domínio e tentam gerar fatos
sobre este novo conhecimento; vi) ao final de cada
problema, os estudantes refletem sobre os conhecimentos
adquiridos.
A Fig. 1 ilustra o ciclo de desenvolvimento da PBL.
A PBL, quando aplicada de forma correta, oferece alguns
benefícios, dentre os quais se destacam [1]:
• Desenvolve pensamento crítico e criativo;
• Aumenta a capacidade de resolução de problemas;
• Aumenta a motivação;
• Ajuda os estudantes a aplicarem os conhecimentos
adquiridos em novas situações.
Fig. 1. Ciclo da PBL.
III. AGENTES PEDAGÓGICOS ANIMADOS
Ao se tratar de atividade educacional, os agentes são ditos
pedagógicos. Os agentes pedagógicos são entidades cujo
propósito fundamental é a comunicação com o estudante.
Agentes pedagógicos são considerados animados quando
esses são implementados com recursos de animação. Tais
agentes podem ainda possuir recursos multimídia, o que
promove uma maior interação com o estudante, auxiliando
ainda mais na aprendizagem [6]. Essa abordagem apresenta
vantagens quando comparada com ambientes de ensino
baseados na Web convencionais, uma vez que possibilita
interações mais naturais e mais próximas entre estudante e
ambiente [3].
Os agentes pedagógicos animados são representados por
personagens animados que interagem com os estudantes.
Estes agentes usam recursos de multimídia para fornecer ao
estudante um personagem com características semelhantes
àquelas de seres humanos. Estas características, tais como
expressões faciais e entendimento das emoções humanas,
juntamente com uma boa interface de diálogo com o
usuário, tornam esses agentes mais atraentes ao estudante
[7]. Os agentes pedagógicos animados devem motivar o
estudante, despertando seu interesse em interagir cada vez
mais com o ambiente de aprendizagem.
IV. AGENTES PEDAGÓGICOS ANIMADOS EM AVAS
Alguns esforços têm sido feitos para criar agentes
pedagógicos animados, mas a avaliação de seu impacto
ainda é preliminar [8]. Em [6], os autores apresentam um
agente pedagógico animado, chamado Cal, que foi
desenvolvido com o objetivo de interagir afetivamente com
o estudante, de modo a facilitar a relação ensino-
aprendizagem, além de auxiliar o estudante na utilização do
OA no qual o agente está inserido.
Em [9], os autores propõem uma arquitetura baseada em
um agente pedagógico. Esta arquitetura foi desenvolvida
com o intuito de facilitar a aprendizagem dos estudantes. Os
autores também relatam os resultados preliminares da
avaliação do desempenho do sistema, concluindo que o
agente pedagógico, de fato, ajuda os estudantes no processo
de aprendizagem.
Em [10], são apresentados os resultados de uma
avaliação, realizada com estudantes de ensino médio, do
impacto da utilização de agentes pedagógicos integrados a
um sistema de tutoria inteligente de matemática. Os
resultados apresentados pelos autores indicaram que agentes
pedagógicos afetivos melhoraram os aspectos afetivos dos
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estudantes em geral, mas tendo um impacto maior com os
estudantes do sexo feminino.
Em [11], foi apresentado o desenvolvimento e a atuação
de dois agentes pedagógicos animados (agente tutor e agente
companheiro), que expressam emoções e estão integrados
em um AVA, a fim de interagir com os estudantes.
Como diferencial do nosso trabalho, podemos destacar:
(i) a abordagem apresentada neste trabalho faz uso de um
agente pedagógico animado, que apresenta características
sócio-afetivas, ou seja, uma vez identificado um estudante
com comportamento passivo, o agente pedagógico animado
tenta resolver ou minimizar o problema, motivando o
estudante a participar das atividades e discussões; (ii) outro
fator que difere o presente trabalho dos demais é o fato dele
recomendar materiais educacionais que possam sanar as
dúvidas dos estudantes durante o processo de aplicação da
PBL. Além disso, diferentemente dos outros trabalhos
discutidos nessa seção, o presente trabalho apresenta um
agente pedagógico animado para auxiliar os estudantes no
processo de ensino aprendizagem utilizando a PBL, uma
teoria de aprendizagem comprovadamente eficaz [12, 13,
14].
V. SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO
A utilização de sistemas de recomendação (SR) em
ambientes educacionais não é novidade. Em [15], é
apresentado um modelo para a recomendação de conteúdos
educacionais descritos através de metadados. Esse modelo
considera perfis de usuários e interoperabilidade entre
aplicações educacionais, além de aspectos cognitivos de
aprendizado. Esse trabalho também apresenta como
conteúdos educacionais podem ser descritos através de
ontologias, o que facilita também a inferência dos conteúdos
apropriados aos perfis dos usuários.
Em [16], é apresentada a MILOS (Multiagent
Infrastructure for Learning Object Support), uma
infraestrutura, combinando ontologias e agentes, que
implementa as funcionalidades necessárias aos processos de
autoria, gerência, busca e disponibilização de OAs
compatíveis com a proposta de padrão de metadados de OAs
OBAA (Objetos de Aprendizagem Baseados em Agentes).
Em [17], é proposta uma arquitetura de aprendizagem
móvel sensível ao contexto composta por três componentes
principais: o perfil do estudante, um mecanismo de
personalização e um repositório de OAs. O perfil do
estudante serve para armazenar suas preferências de
aprendizagem móvel, capturadas através de um questionário
respondido pelo estudante. O mecanismo de personalização
recebe esse perfil e combina as informações dele com
aquelas obtidas dinamicamente através de sua interação com
o ambiente. Em seguida, o mecanismo de personalização
compara todas as informações obtidas com os metadados
dos OAs disponíveis no repositório. O sistema então
recomenda OAs adequados aos estudantes de acordo com as
características do seu contexto.
O presente trabalho reúne as principais características dos
trabalhos citados anteriormente. Porém, o fator que difere o
presente trabalho dos demais é o fato dele recomendar
materiais educacionais que possam sanar as dúvidas
relacionadas aos conceitos desconhecidos no contexto do
problema proposto. Tal característica irá auxiliar os
estudantes durante a fase de identificação dos fatos da PBL
(conforme apresentado na Seção II), visto que agora os
estudantes não mais precisarão buscar materiais
educacionais.
VI. ABORDAGEM BASEADA EM AGENTES PARA DETECÇÃO
DE ESTUDANTES PASSIVOS E RECOMENDAÇÃO DE OAS
SENSÍVEL AO CONTEXTO NA PBL
A abordagem apresentada neste artigo para detecção de
estudantes passivos e para recomendação de OAs sensível
ao contexto está esquematizada na Fig. 2.
Como pode ser visto na Fig. 2, os estudantes devem,
inicialmente, se autenticar no Moodle (mais detalhes na
subseção G) e acessar algum dos cursos nos quais esteja
matriculado.
Na abordagem de recomendação de OAs sensível ao
contexto, é necessário porém que, antes que os estudantes
acessem os seus respectivos cursos, preencham um
questionário, informando algumas características de seu
perfil, como, por exemplo, a hora do dia preferida para o
estudo, sua área de interesse, entre outras. Essas
informações servirão para a criação de um componente
essencial da arquitetura, que é a ontologia de contexto
estático dos estudantes.
A. Agentes de Software
Como é possível perceber na Fig. 2, a abordagem é
composta de quatro tipos de agentes: Agente Pedagógico
Animado (AgPA), Agente Detector de Problemas (AgDP),
Agente Recomendador (AgR), e Agente DF (Directory
Facilitator).
O AgPA é responsável por motivar os estudantes,
principalmente quando algum problema de colaboração for
detectado, como, por exemplo, a detecção de estudantes com
comportamento passivo. Quando esse problema for
detectado, o AgPA irá motivar os estudantes passivos a
participarem mais das discussões e a usarem as ferramentas
disponíveis no AVA.
O AgDP é responsável por detectar os estudantes
passivos, analisando os perfis dos estudantes existentes.
Esses perfis são atualizados com a frequência de
participação dos estudantes, conforme eles usam os
mecanismos colaborativos.
O AgR tem o intuito de detectar OAs adequados ao
contexto do estudante, de acordo com as informações
providas pelos seus respectivos perfis e as informações
Fig. 2. Abordagem para detecção de estudantes passivos e para recomendação de OAs sensível ao contexto.
FONTES, LAYSA et al.: UM AGENTE PEDAGÓGICO ANIMADO DE APOIO À APRENDIZAGEM BASEADA... 183
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obtidas dos OAs disponíveis no repositório.
O papel do mediador será realizado pelo agente DF, o
qual é provido pela plataforma JADE (Java Agent
Development Framework) [18].
Os agentes presentes nesta abordagem foram
desenvolvidos utilizando o JADE, que consiste em uma
plataforma completa para desenvolvimento e execução de
sistemas multiagente [18]. Esses agentes serão descritos em
mais detalhes nas próximas subseções.
B. Agente Pedagógico Animado (AgPA)
O AgPA foi desenvolvido com o intuito de apoiar os
estudantes na resolução de problemas, através da teoria de
aprendizagem PBL. O AgPA exerce o papel de tutor,
auxiliando os estudantes na aquisição de conhecimento. Ele
se comunica com os outros agentes, de forma colaborativa, e
atua de acordo com o que for constatado no ambiente. Por
exemplo, uma vez que o AgDP tenha detectado um
estudante passivo, o AgPA será acionado para tentar motivar
este estudante a interagir mais com o ambiente.
O AgPA consiste em um avatar 3D responsável por
acompanhar os estudantes durante o processo de resolução
de problemas. Além de auxiliar os estudantes (a) dando
dicas, (b) sugerindo materiais de apoio e (c) procurando
manter os estudantes sempre motivados. Para obter sucesso
nesse último caso, o AgPA expressará emoções similares às
dos seres humanos, conforme ilustrado na Fig. 3.
Até a escrita deste trabalho, foram modeladas quatro
animações para expressar as emoções do AgPA, conforme
ilustrado na Fig. 3: felicidade, que remete, por exemplo,
momentos em que o estudante esteja interagindo com o
ambiente; tristeza, quando algum problema de colaboração
for detectado como, por exemplo, a detecção de estudantes
passivos; expectativa, durante os questionamentos do AgPA
para o estudante; e dúvida, quando o estudante permanecer
muito tempo em uma página.
Fig. 4. Malha poligonal, textura e armature do AgPA.
Portanto, a idéia principal é tornar o AgPA um tutor
animado, para prover uma maior interatividade ao ambiente,
oferecendo ao s estudantes a idéia de um tutor semp re
presente durante todo o processo que define a PBL.
C. Modelagem do AgPA
Para a modelagem e animação do AgPA foi utilizada a
ferramenta Blender [19, 20], desenvolvida e mantida pela
Blender Foundation [19]. Sua escolha se deve ao fato de ser
uma ferramenta robusta, de código aberto, disponível sob
licença dupla da BL (Blender License) [19] e GNU (General
Public License) [19], e por possuir uma comunidade ativa
que mantém a ferramenta em constante atualização [21].
Na modelagem da forma do agente foi utilizada a técnica
de malha poligonal [22], conforme ilustrada na Fig. 4. Essa
malha poligonal foi produzida utilizando uma Blueprint
[23]. Durante a modelagem da malha, foi empregada a
técnica de modelagem denominada Low Poly [24]. Essa
técnica constitui na redução de polígonos da malha,
necessária para que o AgPA tenha um melhor desempenho
ao ser inserido no ambiente Web.
A confecção da textura foi feita utilizando a ferramenta
Gimp [25] (ilustrada na Fig. 4), tendo como referência a
representação 2D do modelo gerado a partir da técnica de
mapeamento UV [20, 23].
O controle das poses do AgPA foi feito utilizando o
modificador Armature [20] (ilustrado na Fig. 4), que permite
aplicar movimentos articulados à malha e cinemática
inversa. As animações foram realizadas utilizando as
técnicas Key Frames [26].
Para renderizar o AgPA, foi utilizado o motor de jogos
jMonkey [27]. Para isso, foi necessário adaptar e exportar o
modelo do AgPA do Blender para o formato do Ogre3D
[28] (um dos tipos de arquivos suportados pelo motor).
D. Agente Detector de Problemas (AgDP)
O AgDP tem a função de detectar os estudantes passivos.
Para que o AgDP consiga detectar estudantes com
comportamento passivo é necessário que ele atualize os
perfis dos estudantes conforme o uso das ferramentas
colaborativas disponíveis no ambiente. Nesta abordagem,
Malha
Poligonal
Textura Armature
Fig. 3. Animações referentes aos estados emocionais do AgPA.
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para cada ação executada pelo estudante no ambiente, este é
pontuado com base em uma tabela cujos valores são
previamente definidos. Apenas para facilitar a compreensão
deste trabalho, definimos as pontuações apresentadas na
Tabela I.
Desta forma, para cada ação definida na Tabela I, o
estudante é pontuado com os respectivos valores. Esta
informação será usada posteriormente pela função Ação do
AgDP para realizar a detecção dos estudantes passivos
propriamente dita.
A função Ação do AgDP é responsável por detectar
estudantes passivos no processo da PBL. Os passos do
processo de detecção de estudantes passivos executados pela
função Ação são descritos no Algoritmo I.
Algoritmo I Ação: Detecção de estudantes passivos
Considerando:
estudante: estudante resolvendo um problema na PBL
grupo_estudantes: conjunto de estudantes
serie: conjunto de pontos de um grupo de estudantes
e: elemento da série
c1; c2: elementos centrais da série
ordenar_serie(serie): ordena valores em ordem crescente
quantidade_de_valores: número de elementos da série
lim_inf: limite inferior para valores discrepantes
lim_sup: limite superior para valores discrepantes
limiar_deteccao_passivos: limite de participação definido
lista_passivos : armazena resultado do algoritmo
1: para todo grupo_estudantes faça
2: ordenar_serie(serie)
3: se mod(quantidade_de_valores / 2) = 0 então
4: mediana = (c1 + c2) / 2
5: senão
6: posicao_mediana = (quantidade_de_valores + 1) / 2
7: mediana = serie(posicao_mediana)
8: fim se
9: para todo e Є serie faça
10: se e / mediana > lim_inf ^ e / mediana < lim_sup então
11: somatorio = somatorio + e
12: numero_elementos = numero_elementos + 1
13: fim se
14: fim para
15: media = somatorio / numero_elementos
16: para todo estudante Є grupo_estudantes faça
17: se e / media < limiar_deteccao_estudantes então
18: lista_passivos = estudante
19: fim se
20: fim para
21: retorne lista_passivos
22: fim para
Após detectar um estudante passivo, o AgDP notifica o
facilitador, via e-mail, informando todas as informações
inerentes ao referente estudante.
E. Agente Recomendador (AgR)
O AgR tem o intuito de detectar OAs adequados ao
contexto do estudante. O AgR encontra, inicialmente, o OA
que seria mais adequado de acordo com a Recomendação
Baseada em Conteúdo.
O mecanismo de recomendação baseada em conteúdo
considera as informações de horário preferido de estudo e
área de interesse do estudante, as quais estão contidas na
ontologia de contexto estático. Essas informações são
ponderadas de acordo com o nível de influência que cada
uma exerce no modelo de aprendizagem do estudante. A
estratégia para identificar os OAs adequados ao contexto do
estudante é realizada de acordo com (1).
FR = ((AI * 5) + (CD * 3) + (HP * 2)) / 10 - FA (1)
O Fator de Recomendação (FR), o qual é determinado
pelo AgR, é influenciado, principalmente, pela Área de
Interesse (AI) do estudante, tendo, portanto, peso 5. Os
Conceitos Desconhecidos (CD) por possuir grande
contribuição para o cálculo do fator de recomendação,
recebe peso 3, uma vez que identifica pontos de dificuldade
do estudante. Por fim, o Horário Preferido (HP) de estudo
também é de interesse pelo fato de poder exercer influência
no nível de concentração e, consequentemente, influenciar
positiva ou negativamente a recomendação de um OA. Já o
Fator de Ajuste (FA) diz respeito a um fator que pode ser
estabelecido pelo facilitador a fim de aumentar (quando o
FA for menor) ou diminuir (FA maior) o impacto que o
contexto do estudante exerce para a recomendação de OAs.
Os valores numéricos de AI e HP são obtidos com base nos
valores capturados dinamicamente e naqueles previamente
definidos na ontologia de contexto estático dos estudantes.
O valor de CD é definido considerando informações
fornecidas pelo estudante e as informações contidas nos
OAs.
Para definir, de forma dinâmica, o valor que representa o
quão adequado determinado OA é em relação à área de
interesse de um estudante, são consideradas três
características do OA: descrição, título e palavras-chave. O
AgR, por sua vez, verifica a incidência de palavras de
interesse do estudante, contidas na ontologia de contexto
estático, nessas três características do OA. Em seguida,
esses valores são ponderados pelo AgR conforme (2).
AI = ((PC * 3) + (D * 2) + (T * 1)) / 6 (2)
A Equação (2) mostra que o maior peso é dado às
Palavras-Chave (PC), visto que representam melhor os
assuntos tratados no OA. A Descrição (D) do OA nos
fornece uma visão geral de como os seus diversos assuntos
estão integrados. Por fim, o Título (T) representa uma
influência menor, dentre as três características, por não
conter uma gama de palavras relacionadas ao OA tão
abrangente quanto às PCs.
O valor de CD é definido a partir da incidência dos
conceitos desconhecidos na descrição, no título e nas
TABELA I
PONTUAÇÃO DE PARTICIPAÇÃO
Interação Pontuação
Visualização do chat 5
Mensagem enviada pelo chat 5
Visualização do fórum 5
Mensagem postada no fórum 10
Criação de tópico no fórum 30
FONTES, LAYSA et al.: UM AGENTE PEDAGÓGICO ANIMADO DE APOIO À APRENDIZAGEM BASEADA... 185
ISSN 1932-8540 © IEEE
palavras-chave do OA. A ponderação ocorre conforme
definido na Equação 2, sendo cada variável a representação
da incidência dos conceitos desconhecidos. Esses conceitos
desconhecidos são fornecidos pelo próprio estudante, via
interface do Moodle, durante a aplicação da PBL. Tal
característica irá auxiliar os estudantes durante a fase de
identificação dos fatos da PBL (conforme apresentado na
Seção II).
Por último, a captura dinâmica do horário atual é feita
também pelo AgR no momento de autenticação do estudante
no sistema. Essa informação servirá para que o AgR defina
o valor numérico atribuído ao fator HP.
F. Directory Facilitator (DF)
O papel do mediador será realizado pelo agente DF, o qual
é provido pela própria plataforma JADE, conforme
exigência da especificação FIPA (Foundation for Intelligent
Physical Agents) [29]. É necessário apenas codificar a forma
como os agentes criados irão se comunicar com o DF.
G. Sistema de Reconhecimento Facial
Os AVAs são ferramentas voltadas à distribuição de
conteúdo, registro de desempenho dos estudantes, criação de
cursos, gestão dos cursos a distância, entre outras
funcionalidades [30]. Em geral, este tipo de sistema adota
como prática de segurança a utilização de mecanismos de
autenticação por login e senhas. O uso deste tipo simples de
autenticação aumenta a vulnerabilidade a fraudes, tanto no
acesso ao sistema quanto durante a participação do
estudante nas atividades do curso. Assim, a não presença
dos estudantes torna a fraude fácil e tentadora, pois outra
pessoa pode substituir facilmente a pessoa que deveria ser
avaliada.
Por outro lado, estudos têm sido conduzidos sobre
possíveis aplicações da biometria para autenticação em
ambientes Webs [31]. Baseado nisso, a arquitetura proposta
possui um módulo de Reconhecimento Facial, denominado
de RedFace, que adiciona a funcionalidade de autenticação
biométrica tanto no acesso ao sistema quanto de forma
contínua, durante a realização do curso.
O RedFace nasceu da necessidade de certificar a
identidade dos estudantes do Moodle durante a sua
permanência, desde a entrada até a saída do ambiente. O
Moodle permite o acesso ao sistema através de login e senha
o que não garante a legitimidade do estudante. O RedFace
monitora um estudante, capturando imagens através de
webcam, bem como detecta a face do estudante na imagem e
a identifica dentre outras faces cadastradas no sistema.
Pretende-se que, com a utilização do RedFace, os
administradores, os coordenadores e, principalmente os
facilitadores, tenham uma certificação da identidade de um
estudante durante a realização de suas atividades e
avaliações no processo da PBL.
Diferentes técnicas foram utilizadas para a construção do
módulo RedFace. A partir de uma imagem dinâmica,
capturada pela webcam do estudante, o sistema irá extrair a
imagem facial de um estudante e verificar se o mesmo
pertence ou não a uma base de dados com imagens faciais
previamente cadastradas. Utilizou as técnicas de Análise de
Componentes Principais (PCA) [32, 33] e Eigenfaces [32,
33, 34] no processo de extração de características da face
para diminuir a alta dimensionalidade dos vetores. Na
classificação das imagens, foi usado o classificador K-
Nearest Neighbors (K-NN) [34].
O sistema de reconhecimento facial proposto consiste
basicamente das seguintes etapas [32]:
Aquisição das imagens: através da webcam, o sistema
captura a imagem da face do estudante a qual será
utilizada como entrada para o RedFace;
Pré-processamento: nesta etapa, as imagens são
normalizadas e corrigidas para melhorar o
reconhecimento da face. Em alguns testes realizados
foi utilizada a técnica de resize (redimensionamento)
[35] da imagem;
Extração de características: devido à alta
dimensionalidade dos vetores, foi utilizada a técnica
de PCA, juntamente com a técnica Eigenfaces,
visando reduzir a dimensionalidade de uma imagem a
fim de diminuir o custo computacional e melhorar a
precisão do classificador;
Classificação e verificação: nesta etapa, foi utilizado o
algoritmo de reconhecimento de padrão K-NN. A
validação do algoritmo foi realizada em uma base de
dados contendo 1.280 imagens de 64 classes distintas.
Ficou notório que o desempenho do classificador,
testado para sistemas de reconhecimentos de face
baseado em PCA, foi muito satisfatório, atingindo
uma taxa de reconhecimento acima de 90% em
condições ideais, com baixos tempos de execução e
com pequena quantidade de informação trafegada
entre cliente e servidor, com imagens em torno de
30KB.
VII. CONSIDERAÇÕES FINAIS E TRABALHOS FUTUROS
Neste artigo, foi descrita a abordagem baseada em um
agente pedagógico animado e outros três agentes para apoiar
a aplicação correta da teoria de aprendizagem PBL. Este
trabalho apresentou uma abordagem para aperfeiçoar a
aplicação da PBL em dois aspectos: (i) detecção de
estudantes passivos; e (ii) recomendação de OAs sensível ao
contexto. Nesta abordagem, o agente pedagógico animado
tem o papel de tutor, auxiliando os estudantes na aquisição
de conhecimento, além do papel motivacional, que é de
suma importância ao se tratar de AVAs.
Este trabalho também apresentou um módulo de
reconhecimento facial, o RedFace, um sistema de
autenticação biométrica, utilizado tanto no acesso ao sistema
quanto de forma contínua, durante a realização do curso.
Esse sistema foi criado com o intuito de permitir que os
administradores, os coordenadores e, principalmente os
facilitadores tenham uma certificação da identidade dos
estudantes durante a realização de suas atividades e
avaliações durante o processo da PBL.
Como trabalhos futuros, pretende-se abordar outras metas
relacionadas ao auxílio no cumprimento da aplicação da
PBL, conforme apresentado em [36]. Por fim, objetiva-se
realizar um estudo de caso como forma de validar a eficácia
da solução apresentada neste trabalho e uma análise
quantitativa para obter dados estatísticos que comprovem a
eficácia das soluções propostas.
AGRADECIMENTO
Os autores agradecem o apoio financeiro recebido da
CAPES na forma de bolsas para os pesquisadores.
186 IEEE-RITA Vol. 7, Núm. 4, Nov. 2012
ISSN 1932-8540 © IEEE
REFERÊNCIAS
[1] C. E. Hmelo-Silver, “Problem-Based Learning: What and How Do Students Learn?,” Educational Psychology Review, v. 16, n. 3, 2004.
[2] P. A. Jaques, A. Andrade, J. Jung, R. Bordini e R. Vicari, “Using
pedagogical agents to support collaborative distance learning,” in Proceedings of the Conference on Computer Support for
Collaborative Learning: Foundations for a CSCL Community, pp.
546–547, 2002. [3] C. T. Santos, A. Dahmer, R. Frozza e L. P. Gaspary, “DÓRIS - Um
Agente de Acompanhamento Pedagógico em Sistemas Tutores
Inteligentes,” in Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), pp. 97-105, 2001.
[4] M. Soliman e C. Guetl, “Intelligent Pedagogical Agents in Immersive Virtual Learning Environments: A Review,” in Proceedings of the
International Convention (MIPRO), Opatija, Croatia, pp. 827-832,
2010. [5] J. R. Savery, “Overview of Problem-based Learning: Definitions and
Distinctions,” The Interdisciplinary Journal of Problem-based
Learning, v. 1, n. 1, pp. 9-20, 2006. [6] T. G. Silva e G. Bernardi, “Cal: um Agente Pedagógico Animado para
Apoio em um Objeto de Aprendizagem para o Ensino de
Matemática,” in Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), Florianópolis, 2009.
[7] P. A. Jaques e R. Vicari, “Estado da Arte em Ambientes Inteligentes
de Aprendizagem que Consideram a Afetividade do Aluno,” in Informática na educação: Teoria e Prática, Universidade Federal do
Rio Grande do Sul, Porto Alegre, v. 8, n. 1, pp. 15-38, 2005.
[8] A. Gresser, P. Chipman, B. King, B. McDaniel e S. D'Mello, “Emotions and Learning with AutoTutor,” in Proceedings of Artificial
Intelligence in Education, pp. 569-571, 2007.
[9] Y. M. Cheng, L. S. Chem, H. C. Huang, S. F. Weng, Y. G. Chen e C. H. Lin, “Building a General Purpose Pedagogical Agent in a Web-
Based Multimedia Clinical Simulation System for Medical
Education,” IEEE Transactions on Learning Technologies, v. 3, n. 1, 2009.
[10] I. Arroyo, B. P. Woolf e D. G. Cooper, “The Impact of Animated
Pedagogical Agents on Girls’ and Boys’ Emotions, Attitudes, Behaviors and Learning,” in IEEE International Conference on
Advanced Learning Technologies, Athens, GA, pp. 506-510, 2011.
[11] R. Frozza, A. A. K. Silva, J. N. C. Schreiber, B. Lux, K. W. Molz, L. M. Kipper, M. P. Borin, A. B. Carvalho, J. L. Baierle e L. Sampaio,
“Agentes Pedagógicos Emocionais atuando em um Ambiente Virtual
de Aprendizagem,” Novas Tecnologias na Educação, v. 9, n. 1, 2011. [12] K. Tseng, F. Chiang e W. Hsu, “Interactive processes and learning
attitudes in a web-based problem based learning (PBL) platform,”
Computers in Human Behavior, v. 24, n. 3, pp: 940–955, 2008. [13] J. Strobel. e A. Van Barneveld, “When is PBL More Effective? A
Meta-synthesis of Meta-analyses Comparing PBL to Conventional
Classrooms,” Interdisciplinary Journal of Problem-based Learning, v. 3, n. 1, 2009.
[14] S. Sendag e F. H. Odabas, “Effects of an online problem based
learning course on content knowledge acquisition and critical thinking skills,” Computers & Education, 2009.
[15] T. T. Primo, R. M. Vicari e J. M. C. d. Silva, “Rumo ao Uso de
Metadados Educacionais em Sistemas de Recomendação,” in Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), João
Pessoa, PB, Brasil, 2010.
[16] J. C. Gluz e R. M. Vicari, “MILOS: Infraestrutura de Agentes para
Suporte a Objetos de Aprendizagem OBAA,” in Anais Simpósio
Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), João Pessoa, PB,
Brasil, 2010.
[17] J. K. Yau, “A context-aware personalized m-learning application
based on m-learning preferences,” in Proceedings IEEE International Conference on Wireless, Mobile and Ubiquitous Technologies in
Education (WMUTE), Conventry, UK, pp. 11–18, 2010.
[18] Java development framework: an open-source platform for peer-to-peer agent based applications, JADE, 2011. Disponível em:
http://jade.tilab.com/.
[19] Blender Foundation, Blender, 2012. Disponível em: http://www.blender.org/.
[20] A. Brito, Blender 3D: Guia do Usuário 4nd Edition. Novatec, 2010.
[21] R. Frozza, A. A. K. Silva, B. Lux, M. E. J. K. Cruz e M. Borin, “Dóris 3D: Agente Pedagógico baseado em Emoções,” in Anais do
Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE),
Florianópolis, 2009. [22] J. D. Foley, A. V. Dam, S. K. Feiner, J. F. Hughes e R. L. Phillips,
Introduction to computer graphics. New York: Addison-Wesley,
1996.
[23] S. Funk e J. L. F. Aymone, “Proposta de Diretrizes para o Processo
Criativo do Design Virtual de Embalagens,” Design & Tecnologia, v.
1, n. 2, pp. 55-68, 2010. [24] C. Totten, Game Character Creation with Blender and Unity. Sybex,
2012.
[25] K. Kylander e O. S. Kylander, GIMP User's Manual: The Complete Guide to Gimp. Scottsdale, Coriolis Group, 1999.
[26] E. Azevedo e A. Conci, Computação Gráfica: teoria e prática. Rio de
Janeiro, Elsevier, 2003. [27] F. Donglai, C. Gouxi e Y. Qiuxiang, “A Roubst Software
Watermarking for jMonkey Engine Programs,” in International
Forum on Information Technology and Applications (IFITA), v. 1, pp. 421-424, 2010.
[28] G. Junker, Pro OGRE 3D Programming. Berkely, Apress, 2006.
[29] Welcome to the Foundation for Intelligent Physical Agents. Site Oficial do Padrão FIPA, 2011. Disponível em: http://www.fipa.org/.
[30] M. E. B. Almeida, “Tecnologia e educação a distância: abordagens e
contribuições dos ambientes digitais e interativos de aprendizagem,”
in Reunião Anual da ANPED, Poços de Caldas, MG. 2003.
[31] A. L. Rolim e E. P. Bezerra, “Um sistema de identificação automática de faces para um ambiente virtual de ensino e aprendizagem,” in
Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web, Vila Velha, ES
2008. [32] Z. L. Stan e K. J. Anil, Handbook of Face Recognition 2nd Edition.
Springer, 2011.
[33] S. Romdhani, “Face Recognition Using Principal Component Analysis”, Dissertação de Mestrado, University of Glasgow, 1996.
[34] Y. Jiangsheng, “Method of k-Nearest Neighbors,” Institute of
Computational Linguistics, Peking University, China, 2002. [35] Hyun-Chul Choi e Se-Young Oh, “Multi-Face Detection on static
image using Principal Component Analysis,” in ICCAS, Bangkok,
Thailand, pp. 185-189, 2004. [36] A. A. A. Pontes, “Uma Arquitetura de Agentes para Suporte à
Colaboração na Aprendizagem Baseada em Problemas em Ambientes
Virtuais de Aprendizagem”, Dissertação de Mestrado, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal
Rural do Semiárido (UFERSA), Mossoró, Brasil, 2010.
FONTES, LAYSA et al.: UM AGENTE PEDAGÓGICO ANIMADO DE APOIO À APRENDIZAGEM BASEADA... 187
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Laysa Mabel de Oliveira Fontes possui
graduação em Ciência da Computação pela
Universidade Federal Rural do Semi-Árido -
UFERSA (2010). Atualmente é mestranda em
Sistemas Computacionais pelo Programa de Pós-
Graduação em Ciência da Computação (PPgCC) pela UFERSA/UERN, onde é bolsista do
programa da Coordenação de Aperfeiçoamento
de Pessoal de Nível Superior (CAPES). É pesquisadora do Núcleo Tecnológico em
Engenharia de Software (NTES) e é membro
integrante do Grupo de Pesquisa em Engenharia de Software (GPES) da UFERSA. Pesquisa na área de Engenharia de Software, atuando
principalmente nos seguintes temas: ensino a distância, aprendizagem
colaborativa com suporte de computador, engenharia do conhecimento, gestão do conhecimento e sistemas multiagentes.
Francisco Milton Mendes Neto possui
graduação em Ciência da Computação pela
Universidade Estadual do Ceará (1997),
mestrado em Informática pela Universidade
Federal de Campina Grande (2000) e
doutorado em Engenharia Elétrica, na área de Processamento da Informação, pela
Universidade Federal de Campina Grande
(2005). Trabalhou, durante oito anos, como Analista de Sistemas no Serviço Federal de Processamento de Dados
(SERPRO), obtendo experiência em gerência de grandes projetos de
software. Atualmente é professor adjunto 3 dos cursos de graduação e de pós-graduação em Ciência da Computação da Universidade Federal Rural
do Semi-Árido (UFERSA), sendo o atual coordenador do Programa de Pós-
Graduação em Ciência da Computação. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia de Software, atuando
principalmente nos seguintes temas: ensino a distância, aprendizagem
colaborativa com suporte de computador, engenharia do conhecimento, gestão do conhecimento e sistemas multiagentes.
Fábio Abrantes Diniz possui graduação em
Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (2009). Tem experiência
na área de Ciência da Computação, com ênfase
em Engenharia de Software e Banco de Dados. Atualmente é mestrando em Sistemas
Computacionais pelo Programa de Pós-
Graduação em Ciência da Computação (PPgCC) pela UFERSA/UERN, onde é bolsista do
programa da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível
Superior (CAPES).
Danilo Gomes Carlos é graduando em Ciência da
Computação pela Universidade Federal Rural do
Semi-Árido (UFERSA). Atualmente é
pesquisador do Núcleo Tecnológico em
Engenharia de Software (NTES) e é membro
integrante do Grupo de Pesquisa em Engenharia de Software (GPES) da UFERSA, onde é bolsista
de iniciação científica. Pesquisa na área de
Engenharia de Software, atuando principalmente nos seguintes temas: ensino a distância,
aprendizagem colaborativa com suporte de computador e sistemas
multiagentes. Possui conhecimento técnico em: programação Web e desktop, modelagem tridimensional e programação de jogos.
Luiz Jácome Júnior é graduado em Ciência da Computação pela Universidade Federal Rural do
Semi-Árido - UFERSA (2010). Atualmente é
mestrando em Sistemas Computacionais pelo programa de pós-graduação em Ciência da
Computação - UFERSA/UERN. Membro do
Grupo de Pesquisa em Engenharia de Software -
GPES, onde trabalha como voluntário em
projetos de pesquisa na área de Ensino a
Distância. Possui conhecimento técnico em: programação web, desktop e mobile na
linguagem de programação java; desenvolvimento para a plataforma
Android (Google); desenvolvimento web para arquitetura do Google App Engine; operação, manutenção e configuração de computadores e redes de
computadores (Windows/Linux).
Luiz Cláudio Nogueira da Silva possui
graduação em Ciência da Computação pela
Universidade do Estado do Rio Grande do Norte (UERN). Possui o título de Mestre em Sistemas
Computacionais pelo Programa de Mestrado em
Ciência da Computação (PPgCC) pela UERN/UFERSA, durante o qual foi bolsista do
programa da Coordenação de Aperfeiçoamento
de Pessoal de Nível Superior (CAPES). Tem
formação técnica no curso de Operação e
Manutenção da Produção de Petróleo e Gás Natural (O.M.P.P.G.) pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e
Tecnologia do Rio Grande do Norte (IFRN). É pesquisador do Núcleo
Tecnológico em Engenharia de Software (NTES) e é membro integrante do Grupo de Pesquisa em Engenharia de Software (GPES) da Universidade
Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA). Atualmente pesquisa na área de
Engenharia de Software, atuando principalmente nos seguintes temas: ensino a distância, aprendizagem colaborativa com suporte de computador,
engenharia do conhecimento, gestão do conhecimento e sistemas
multiagentes.
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